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分析流程
数据源：
Appendix2-HohhotCity.xlsx
算法配置：
算法：优劣解距离法(TOPSIS)
分析结果：
优劣解距离法(TOPSIS)用于对各样本进行评价排序，请看详细结论。
分析步骤
1.准备好数据，并且进行同趋势化处理与量纲问题。
2.确认各指标权重，可使用熵权法、自定义权重（需自行处理，可使用量化-AHP）。
3.找出最优和最劣矩阵向量（系统自动处理）。
4.分别计算评价对象与正理想解距离D+或负理想解距离D-。
5.结合距离值计算得出综合度得分C值，并且进行排序，得出结论。
详细结论
输出结果1：指标权重计算
熵权法
项
信息熵值e
信息效用值d
权重(%)
Greeningrate
0.991
0.009
4.967
Floorarearatio
0.986
0.014
7.498
Totalnumberofhouseholds
0.921
0.079
42.639
Propertymanagementfee（/m2/monthUSD）
0.961
0.039
21.071
lon
0.995
0.005
2.791
lat
0.971
0.029
15.694
X
0.995
0.005
2.791
Y
0.999
0.001
0.653
Price(USD)
0.998
0.002
1.276
above-groundparkingfee（/monthUSD）
0.999
0.001
0.549
undergroundparkingfee（/monthUSD）
1
0
0.07
图表说明：
上表展示了熵权法的权重计算结果，根据结果对各个指标的权重进行分析。
智能分析：
熵权法的权重计算结果显示，Greeningrate的权重为4.967%、Floorarearatio的权重为7.498%、Totalnumberofhouseholds的权重为42.639%、Propertymanagementfee（/m2/monthUSD）的权重为21.071%、lon的权重为2.791%、lat的权重为15.694%、X的权重为2.791%、Y的权重为0.653%、Price(USD)的权重为1.276%、above-groundparkingfee（/monthUSD）的权重为0.549%、undergroundparkingfee（/monthUSD）的权重为0.07%，其中指标权重最大值为Totalnumberofhouseholds（42.639%），最小值为undergroundparkingfee（/monthUSD）（0.07%）。
输出结果2：TOPSIS评价法计算结果
索引值
正理想解距离（D+）
负理想解距离（D-）
综合得分指数
排序
471.0
000.1942335
2297
471.0
0003164
471.0
0003007
471.0
0002464
471.0
0003070
471.0
00.2004626
0.1886834
2375
471.0
0003139
471.0
00.1792855
0.1675226
2790
471.0
0003543
471.0
0002318
471.0
0003575
471.0
00.1391491
03555
471.0
0002723
471.0
000.1843738
2440
471.0
0003135
图表说明：
以上表格为预览结果，全部数据请点击下载按钮导出。
●D+和D-值，此两值分别代表评价对象与最优或最劣解（即A+或A-）的距离(欧式距离)，此两值的实际意义是，评价对象与最优或最劣解的距离，值越大说明距离越远，研究对象D+值越大，说明与最优解距
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